Социальный граф — граф, узлы которого представлены социальными объектами, такими как пользовательские профили с различными атрибутами (например: имя, день рождения, родной город), сообщества, медиаконтента и так далее, а рёбра — социальными связями между ними.
С помощью социальных графов решают такие задачи, как:
- идентификация пользователей;
- социальный поиск;
- генерация рекомендаций по выбору «друзей», медиаконтента, новостей;
- выявление реальных связей или сбор открытой информации
Особенности социального графа характеризуются такими метриками, как: взаимоотношения, связи и сегментация. Для решения задач на социальном графе используются специальные модели, с помощью которых можно заменить «реальные» графы.
Обработка данных социальных графов связана с рядом проблем, как например различия социальных сетей, закрытость социальных данных
Обработка данных социальных графов связана с рядом проблем, как например различия социальных сетей, закрытость социальных данных
Граф иллюстрирует отношения, в которых состоят разные социальные объекты.
Пользователь Ева находится в дружеских отношениях с пользователями Адам и Катя, при этом Адам и Катя не являются друзьями друг другу, но у них есть общий друг Ева. Фотография Петра была оценена многими пользователями, в том числе она понравилась и Еве. Также Ева слушает радио CoffeeFM и смотрит видео с Youtube.
В задачах на социальном графе используют понятие метрик — показателей, которые в числовой форме отображают характеристики социальных объектов, сегментов, групп объектов и их связей.
Целенаправленно-управляемые модели сфокусированы на эмуляцию процесса создания оригинального графа.
Структурно-управляемые модели охватывают статистические данные из структуры графа, позволяя соответствующему генератору воспроизводить случайные графы с теми же структурными ограничениями
Литература
С. Бартунов, А. Коршунов Идентификация пользователей социальных сетей в Интернет на основе социальных связей (рус.). — Институт системного программирования Российской академии наук, 2012.
A.Sala, L. Cao, C. Wilson, R. Zablit, H. Zheng, B. Y. Zhao Measurement-calibrated Graph Models for Social Network Experiments (англ.). — WWW 2010, April 26–30, 2010, Raleigh, North Carolina, USA, 2010.
C. Kadushin. Understanding social networks: Theories, concepts, and findings. — Oxford: Oxford University Press, 2012. — С. 288
Теория случайных сигналов и шумов
В отличие от специализированых информационных ресурсов, контент социальных сетей носит характер шума. К его изучению применимы те же инструменты, что используются при исследовании случайных сигналов и шумов.
A.Sala, L. Cao, C. Wilson, R. Zablit, H. Zheng, B. Y. Zhao Measurement-calibrated Graph Models for Social Network Experiments (англ.). — WWW 2010, April 26–30, 2010, Raleigh, North Carolina, USA, 2010.
C. Kadushin. Understanding social networks: Theories, concepts, and findings. — Oxford: Oxford University Press, 2012. — С. 288
Теория случайных сигналов и шумов
«Нет ничего более противного разуму и постоянству природы, чем случайность.
Сам бог не может знать того, что произойдет случайно. Ибо если знает, то это определенно произойдет, а если определенно произойдет, то не случайно».
Марк Туллий Цицерон. О девинации.
Сам бог не может знать того, что произойдет случайно. Ибо если знает, то это определенно произойдет, а если определенно произойдет, то не случайно».
Марк Туллий Цицерон. О девинации.
Марк Туллий Цицерон
(3 января 106 до н. э., — 7декабря 43 до н. э.)
древнеримский политический деятель, оратор и философ
Специфическая особенность исследований социальных сетей определена важной ролью Теории случайных сигналов и шумов в приложении к задачам сетевого пространства.
В отличие от специализированых информационных ресурсов, контент социальных сетей носит характер шума. К его изучению применимы те же инструменты, что используются при исследовании случайных сигналов и шумов.
•телеграфный сигнал,
•белый шум,
•гауссовский случайный процесс,
•гауссовский шум
Телеграфный сигнал - это случайный процесс , представляющий собой последовательность прямоугольных положительных и отрицательных импульсов со случайными длительностями и детерминированными значениями амплитуд .
Если считать случайной величиной телеграфного сигнала значение n - количество перемен знака внутри интервала t, то распределение вероятностей значений n будет описываться законом Пуассона.
Корреляционная функция телеграфного сигнала
Белый шум является стационарным случайным процессом с постоянной спектральной плотностью . Другими словами, все спектральные составляющие белого шума имеют одинаковую энергию (как белый цвет содержит все цвета видимого спектра).
Корреляционная функция телеграфного сигнала
Скачать и прослушать 10 секунд белого шума
Гауссовское нормальное распределение
Обмен информацией в социальных сетях имеет характер шума, со специфическими спектральными характеристиками
Броуновский (красный, «коричневый») шум - спектральная плотность обратно-пропорциональна квадрату частоты
I=1/f2
I – интенсивность сигнала (dB);
f – частота (периодичность) (Hz)
Серый шум - сигнал, соответствующий психоакустической кривой постоянной громкости по всем частотам, то есть для человеческого слуха он имеет одинаковую громкость на всех частотах.
Чёрный шум – интенсивность колебаний обратно пропорциональна кубу частоты (или прямо пропорциональна степенному значению периодов одиночных сигналов, для любой степени >2).
Спектрограмма броуновского шума
Скачать и прослушать 10 секунд броуновского шума
Спектрограмма серого шума
Диаграмма чувствительности человеческого уха
Спектр серого шума получается, если сложить спектры броуновского и фиолетового шумов. В спектре серого шума виден большой «провал» на средних частотах, однако из-за повышенной чувствительности уха к этой части спектра, человеческий слух субъективно воспринимает серый шум как равномерный по спектральной плотности (без преобладания каких-либо частот).
I=1/f3
Спектрограмма чёрного шума
Аудиодорожка чёрного шума
Скачать и прослушать 10 секунд чёрного шума
Чёрный шум - со спектром 1/fβ, где β > 2 .
Используется для моделирования различных природных процессов. Считается характеристикой «природных и искусственных катастроф, таких как наводнения, обвалы рынка и т. п.»
(12 июля 1926 - 28 декабря 2009г.)
- немецкий физик, известный фундаментальными исследования в области акустики и компьютерной графики.
Книга:
Manfred Schroeder, «Fractals, chaos, power laws»: Minutes from an Infinite Paradise (Freeman, 1991)
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ
Изучение лингво-профиля социальной сетиИсследовать частоту употребления ключевых слов на форуме журнала «Катера и яхты»
(10 221 зарегистрированный аккаунт).
Заданы условия:
18 Июнь 2016г. Пользователь с ником «Mr. S» создал ветвь на тематическом форуме «Парусные яхты», разместив сообщение «Bavaria cruiser 30 - достоинства и недостатки».
Постоянный адрес ветки
http://forum.katera.ru/index.php?/topic/53493-bavaria-cruiser-30-dostoinstva-i-nedostatki/
Требуется оценить перспективу развития дискуссии на этой ветке*
-----------
*По состоянию на 01.10.2017 ветка неактивна более года.
Присматриваюсь к Баварии 30, с точки зрения приобретения. Сходил на ней в чартер. Лодочка против ветра конечно капризничает, но думаю можно приноровиться к настройке парусов, это придет с практикой. В остальном она меня порадовала и вызвала желание владеть ей. У кого какое мнение на сей счет? Надежность, "болячки", сильные стороны?»
К посту присоединён демонстрационный видеоролик на Youto.be продолжительностью 5 минут.
год изготовления: 2007, Верфь: Bavaria (DE)
длина: 9,45 m
ширина: 3,29 m
осадка: 1.40 m
место стоянки: Italien Adria
Цена € 48.500,-
Ход обсуждения
В обсуждении приняло участие 16 человек, которые сделали в общей сложности 51 сообщения, в том числе 11 непосредственно в адрес топикстартера.
Топик был активным 39 суток, из которых наиболее интенсивный обмен происходил в первые 4 дня.
В обсуждении приняло участие 16 человек, которые сделали в общей сложности 51 сообщения, в том числе 11 непосредственно в адрес топикстартера.
Топик был активным 39 суток, из которых наиболее интенсивный обмен происходил в первые 4 дня.
Участниками обсуждения было создано дополнительно 17 суб-топиков
Граф взаимодействия участников обсуждения
Анализ контента
Текст ветки (контент) содержит 9 295 слов (46 518 знаков, включая знаки препинания и служебные символы).
В статистике учтено взаимное цитирование.
Ключевое слово употребляется параллельно с 6-ю словами-синонимами, к числу которых относится и точное определение предмета топика.
Обработка текстового массива контента
Ключевое слово использовано 92 раза (включая слова-синонимы). Интенсивность использования кучевого слова на протяжении дискуссии топика не равномерна.
Выводы
Интенсивность употребления ключевого слова в целом соответствует спектрограмме «чёрного шума».
Разрушение контента начинается на 11-м периоде, путём появления многочисленных синонимов и связанных с ним субтопиков (форк контента). Дискуссия окончательно завершается на 20-м периоде.
Вероятность возобновления дискуссии незначительна.
Анализ контента
Текст ветки (контент) содержит 9 295 слов (46 518 знаков, включая знаки препинания и служебные символы).
В статистике учтено взаимное цитирование.
Ключевое слово употребляется параллельно с 6-ю словами-синонимами, к числу которых относится и точное определение предмета топика.
Система синонимов ключевого слова
Текстовый массив топика
Обработка текстового массива контента
Ключевое слово использовано 92 раза (включая слова-синонимы). Интенсивность использования кучевого слова на протяжении дискуссии топика не равномерна.
Обработка текстового массива
Диаграмма интенсивности употребления ключевого слова в ходе дискуссии
Выводы
Интенсивность употребления ключевого слова в целом соответствует спектрограмме «чёрного шума».
Разрушение контента начинается на 11-м периоде, путём появления многочисленных синонимов и связанных с ним субтопиков (форк контента). Дискуссия окончательно завершается на 20-м периоде.
Вероятность возобновления дискуссии незначительна.
Литература
- Давенпорт В.Б., Рут В.Л. Введение в теорию случайных сигналов и шумов. М.: ИЛ, 1960. - 467 с.
- Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. - М.: Высшая школа, 1988.- 448 с.
- Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989. – 540 с.
- Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. – СПб.: Питер, 2003. – 608 с.
- Вероятностные методы в вычислительной технике: Учебное пособие для вузов./ А.В.Крайников и др. - М.: Высшая школа, 1986. - 312 с.
- Гурский Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики: Учебное пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1971.- 328 с.
- Игнатов В.А. Теория информации и передачи сигналов. - М.: Советское радио, 1979
Социологические методы
Международная сеть исследователей социальных сетей ( INSNA ) является профессиональной академической ассоциацией исследователей и практиков: объединяет более 1 тыс. действительных членов и почти 3 тыс. членов-корреспондентов.
Основана в 1977 г. Барри Уэлманом.
Официальный сайт организации http://insna.org/
Российское членство представляет:
Государственный Академический университет гуманитарных наук
https://gaugn.ru
http://asocialnetworks.blogspot.ru/
Литература
1. Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии: Учебное пособие / Под ред. Г. С. Батыгина. М.: Издательский дом «Новый учебник», 2004. — 248 с.
http://socioline.ru/pages/gradoselskaya-g-v-setevye-izmereniya-v-sotsiologii
Экономические методы
Литература
Зайонц В.В. Социально-антропологический подход к исследованию интернет-сообществ // Журнал социологии и социальной антропологии. - 2011. - Т. XIV. - С. 200 205.
Sanches F. P. Competitively Groups on Social Network Sites // Mathematical and Computer Modeling. - 2010. - Vol. 52. - N 7-8. - P. 1052-1057
Iba T., Nemoto K., Peters B., Gloor P.A. Analyzing the Creative Editing Behavior of Wikipedia Editors Through Dynamic Social Network Analysis // Procedia Social and Behavioral Sciences. - 2010. - N 2. - P. 6441–6456.
Hand D.J. Information Generation: How data rule our world. OneWorld Publications, 2007.
Hinduja S., Patchin J.W. Personal information of adolescents on the Internet: A quantitative content analysis of My Space // Journal of Adolescence. - 2008. - Vol. 31. - N. 1. - P. 125-146.
Комментарии
Отправить комментарий